# 任务详情 
# 请根据系统提供的订单数据表，按要求完成以下任务：

# 统计订单表格中，商品描述(choice_description)中为“NaN”的数量，并将其批量替换为“banana”，

# 请根据以上要求，将函数 nanCount() 补充完整，函数的返回值为整数值，既为“NaN”的数量。

# 任务要求
# 1. 订单数据表为以逗号为分隔符的csv文件，编码方式为UTF-8

# 2. 注意：DataFrame由后台生成，作为参数order_data传递到nonCount中，不需要生成新的DataFrame

# 3. DataFrame读取为订单数据表

# 3. 返回值为NaN的数量，int数据类型


# 订单数据访问地址请见下方：
# 
# 链接：http://72.itmc.org.cn:80/JS001/static/data/python/3030/63/fj_order_data.csv
# 
# # 1.运行或提交代码不需要自己编写测试用例，后台自动进行测试检查。
# 2.您编写代码的区域可以不限定在类或者函数体内，保证输入与输出符合任务要求即可。
# 3.点击“运行代码”按钮，可以查看程序设计是否正确，运行次数越多，任务得分越低。
# 4.点击“提交代码”按钮，系统将保存代码，并记录任务数据。
# 5.点击右上方“结束任务”按钮，系统将在后台计算任务得分，任务结束。
# -*- coding: utf-8 -*- 
import pandas as pd


class Solution:
    def nanCount(self, order_data: 'DataFrame') -> int:
        # 从此处开始编写代码
        # 后台读取csv示例代码如下（参考）
        # order_data = pandas.read_csv(url, sep=',')
        num = order_data['choice_description'].isnull().sum()
        order_data['choice_description'].fillna("banana", inplace=True)
        return int(num)
        # 代码编写结束


url = "http://72.itmc.org.cn:80/JS001/static/data/python/3030/63/fj_order_data.csv"
order_data = pd.read_csv(url, sep=",")
print(Solution.nanCount(Solution, order_data))
